Ekonometri 1 Projesi
Sherzodbek Anvarjonov
2025-12-27
Giriş
Ekonomik büyüme, ülkelerin kalkınma düzeyini ve refah seviyesini belirleyen en temel göstergelerden biridir. Günümüzde ekonomik büyümenin yalnızca fiziksel sermaye ile değil, aynı zamanda beşeri sermaye ile de yakından ilişkili olduğu kabul edilmektedir.
Sağlık harcamaları, yaşam beklentisi ve nüfus gibi sağlıkla ilişkili göstergeler, beşeri sermayenin gelişmesine katkı sağlayarak iş gücü verimliliğini artırmakta ve dolaylı olarak ekonomik büyümeyi etkileyebilmektedir.
Bu çalışmanın amacı, sağlık harcamaları ve diğer sağlık göstergeleri ile kişi başına düşen Gayri Safi Yurt İçi Hasıla (GSYH) arasındaki ilişkiyi incelemektir. Analizlerde Dünya Bankası Dünya Kalkınma Göstergeleri (WDI) veri tabanından elde edilen veriler kullanılmıştır.
Çalışma kapsamında 2000, 2005, 2010, 2015, 2020 ve 2023 yılları ele alınmış; her bir yıl için grafiksel analizler ile basit ve çoklu regresyon modelleri tahmin edilmiştir.
Literatür Taraması
Sağlık göstergeleri ile ekonomik büyüme arasındaki ilişki, iktisat literatüründe uzun süredir incelenen konular arasında yer almaktadır. Beşeri sermaye yaklaşımına göre, sağlık düzeyindeki iyileşmeler iş gücü verimliliğini artırarak ekonomik büyümeye olumlu katkı sağlamaktadır.
Bloom ve Canning (2000), sağlık göstergelerindeki gelişmelerin uzun dönemde kişi başına gelir üzerinde pozitif etkiler yarattığını ortaya koymuştur. Benzer şekilde, sağlık harcamalarının artması, bireylerin çalışma kapasitelerini ve üretkenliklerini artırarak ekonomik performansı desteklemektedir.
Literatürdeki bazı çalışmalar, nüfus büyüklüğünün ekonomik büyüme üzerindeki etkisinin ülkelere ve dönemlere göre farklılık gösterebildiğini belirtmektedir. Bu nedenle sağlık harcamaları, yaşam beklentisi ve nüfus gibi değişkenlerin birlikte ele alınması, ekonomik büyümenin daha kapsamlı bir şekilde analiz edilmesine olanak sağlamaktadır.
Veri ve Değişkenler
Bu çalışmada kullanılan veriler, Dünya Bankası tarafından yayımlanan Dünya Kalkınma Göstergeleri (World Development Indicators – WDI) veri tabanından elde edilmiştir. WDI veri tabanı, ülkelerin ekonomik ve sosyal göstergelerine ilişkin güvenilir ve karşılaştırılabilir veriler sunmaktadır.
Analizde kullanılan bağımlı değişken kişi başına düşen Gayri Safi Yurt İçi Hasıla (GSYH) olup, ülkelerin ekonomik büyüme düzeyini temsil etmektedir. Bağımsız değişkenler ise sağlık harcamaları, doğuşta yaşam beklentisi ve toplam nüfustur.
Çalışmada yer alan değişkenler aşağıda özetlenmiştir:
- Kişi başına düşen GSYH (NY.GDP.PCAP.CD): Ekonomik büyümeyi temsil eden bağımlı değişken.
- Sağlık harcamaları (% GSYH) (SH.XPD.CHEX.GD.ZS): Sağlık alanına yapılan harcamaların ekonomik büyüme üzerindeki etkisini ölçmek amacıyla kullanılan bağımsız değişken.
- Doğuşta yaşam beklentisi (SP.DYN.LE00.IN): Toplumun genel sağlık düzeyini yansıtan bir göstergedir.
- Toplam nüfus (SP.POP.TOTL): Ülkelerin demografik büyüklüğünü temsil etmektedir.
Analizler 2000, 2005, 2010, 2015, 2020 ve 2023 yılları için gerçekleştirilmiştir. Bu yılların seçilme nedeni, uzun dönemli değişimleri gözlemleyebilmek ve farklı dönemlerde sağlık göstergeleri ile ekonomik büyüme arasındaki ilişkiyi karşılaştırmalı olarak inceleyebilmektir.
library(tidyverse)## Warning: package 'tidyverse' was built under R version 4.4.2## Warning: package 'ggplot2' was built under R version 4.4.2## Warning: package 'readr' was built under R version 4.4.3## ── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
## ✔ dplyr 1.1.4 ✔ readr 2.1.5
## ✔ forcats 1.0.0 ✔ stringr 1.5.1
## ✔ ggplot2 3.5.1 ✔ tibble 3.2.1
## ✔ lubridate 1.9.3 ✔ tidyr 1.3.1
## ✔ purrr 1.0.2
## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag() masks stats::lag()
## ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errorslibrary(WDI)## Warning: package 'WDI' was built under R version 4.4.3df <- read_csv("WDIdataları.csv")## New names:
## Rows: 17290 Columns: 9
## ── Column specification
## ──────────────────────────────────────────────────────── Delimiter: "," chr
## (3): country, iso2c, iso3c dbl (6): ...1, year, NY.GDP.PCAP.CD,
## SH.XPD.CHEX.GD.ZS, SP.DYN.LE00.IN, SP.P...
## ℹ Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data. ℹ
## Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.
## • `` -> `...1`ekstra <- WDI_data$countrydfekstra <- left_join(df, ekstra)## Joining with `by = join_by(country, iso2c, iso3c)`colnames(df)## [1] "...1" "country" "iso2c"
## [4] "iso3c" "year" "NY.GDP.PCAP.CD"
## [7] "SH.XPD.CHEX.GD.ZS" "SP.DYN.LE00.IN" "SP.POP.TOTL"df_country <- dfekstra %>% filter(region =="Aggregates")df_country <- df_country %>%
filter(year %in% c(2000, 2005, 2010, 2015, 2020, 2023))df_country <- df_country %>%
drop_na(
NY.GDP.PCAP.CD,
SH.XPD.CHEX.GD.ZS,
SP.DYN.LE00.IN,
SP.POP.TOTL
)Grafik ve Regresyon Analizi
2000 Yılı
df_2000 <- df_country %>%
filter(year == 2000)
ggplot(df_2000, aes(x = SH.XPD.CHEX.GD.ZS, y = NY.GDP.PCAP.CD)) +
geom_point() +
geom_smooth(method = "lm", se = FALSE) +
labs(
title = "2000 Yılında Sağlık Harcamaları ve Kişi Başına GSYH",
x = "Sağlık Harcamaları (% GSYH)",
y = "Kişi Başına Düşen GSYH"
)## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'
2000 yılına ait grafik incelendiğinde, sağlık harcamaları ile kişi başına düşen GSYH arasında pozitif yönlü bir ilişki olduğu görülmektedir. Sağlık harcamaları arttıkça kişi başına gelirin de artma eğiliminde olduğu söylenebilir.
##2000 YILI BASİT REGRESYON
df_2000_temiz <- df_country %>%
filter(year == 2000)regresyon_2000 <- lm(
NY.GDP.PCAP.CD ~ SH.XPD.CHEX.GD.ZS,
data = df_2000_temiz
)summary(regresyon_2000)##
## Call:
## lm(formula = NY.GDP.PCAP.CD ~ SH.XPD.CHEX.GD.ZS, data = df_2000_temiz)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -10778 -2403 234 2613 6255
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) -14060.2 1586.8 -8.861 1.11e-10 ***
## SH.XPD.CHEX.GD.ZS 3522.4 273.7 12.868 3.13e-15 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 3512 on 37 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.8174, Adjusted R-squared: 0.8124
## F-statistic: 165.6 on 1 and 37 DF, p-value: 3.132e-15BASİT REGRESYON YORUMU (2000)
2000 yılı için kurulan basit regresyon modelinde, sağlık harcamalarının kişi başına düşen GSYH üzerinde pozitif bir etkisi olduğu görülmektedir. Model sonuçları, sağlık harcamalarının ekonomik performans ile ilişkili olduğunu göstermektedir.
##2000 YILI ÇOKLU REGRESYON
coklu_regresyon_2000 <- lm(
NY.GDP.PCAP.CD ~ SH.XPD.CHEX.GD.ZS + SP.DYN.LE00.IN + SP.POP.TOTL,
data = df_2000_temiz
)summary(coklu_regresyon_2000)##
## Call:
## lm(formula = NY.GDP.PCAP.CD ~ SH.XPD.CHEX.GD.ZS + SP.DYN.LE00.IN +
## SP.POP.TOTL, data = df_2000_temiz)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -5289.1 -2590.5 763.8 2036.9 5684.1
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) -1.620e+04 4.433e+03 -3.655 0.000837 ***
## SH.XPD.CHEX.GD.ZS 3.395e+03 3.351e+02 10.130 6.03e-12 ***
## SP.DYN.LE00.IN 6.604e+01 8.419e+01 0.784 0.438053
## SP.POP.TOTL -1.150e-06 3.235e-07 -3.555 0.001106 **
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 3088 on 35 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.8664, Adjusted R-squared: 0.855
## F-statistic: 75.66 on 3 and 35 DF, p-value: 2.265e-152005 Yılı
df_2005_temiz <- df_country %>%
filter(year == 2005)options(device = "windows")
options(bitmapType = "windows")capabilities("cairo")## cairo
## TRUESys.setenv(R_CAIRO_DEVICE = "false")ggplot(df_2005_temiz, aes(x = SH.XPD.CHEX.GD.ZS, y = NY.GDP.PCAP.CD)) +
geom_point(color = "darkred", size = 3) +
geom_smooth(method = "lm", se = FALSE, color = "black") +
labs(
title = "2005 Yılında Sağlık Harcaması ve Kişi Başına GSYH",
x = "Sağlık Harcamaları (%GDP)",
y = "Kişi Başına GSYH"
)## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'
2005 yılına ait scatter plot, ülkelerin sağlık harcamaları (%GDP) ile kişi başına düşen GSYH değerlerini göstermektedir.
Grafikten görüldüğü üzere:
- Sağlık harcaması ile kişi başına düşen GSYH arasında pozitif
bir eğilim vardır; yani sağlık harcaması yüksek olan ülkelerde
kişi başına düşen GSYH de genellikle yüksektir.
- Ancak ilişki tam olarak doğrusal değildir, bazı
ülkelerde yüksek sağlık harcaması olmasına rağmen kişi başına düşen GSYH
daha düşük olabilmektedir.
- Bu grafik, ülkeler arası sağlık yatırımı ve ekonomik büyüme arasındaki
temel bağlantıyı görselleştirmek için uygundur.
##2005 YILI BASİT REGRESYON
regresyon_2005 <- lm(
NY.GDP.PCAP.CD ~ SH.XPD.CHEX.GD.ZS,
data = df_2005_temiz
)
summary(regresyon_2005)##
## Call:
## lm(formula = NY.GDP.PCAP.CD ~ SH.XPD.CHEX.GD.ZS, data = df_2005_temiz)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -14820.9 -1622.8 -27.1 2395.7 9812.0
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) -17574.2 1919.7 -9.155 4.81e-11 ***
## SH.XPD.CHEX.GD.ZS 4255.8 305.5 13.931 2.71e-16 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 4439 on 37 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.8399, Adjusted R-squared: 0.8356
## F-statistic: 194.1 on 1 and 37 DF, p-value: 2.71e-16Basit Regresyon Yorumu (2005) 2005 yılı için kurulan basit regresyon modeli, sağlık harcamalarının kişi başına düşen GSYH üzerinde pozitif bir etkiye sahip olduğunu göstermektedir.
##2005 YILI ÇOKLU REGRESYON
coklu_regresyon_2005 <- lm(
NY.GDP.PCAP.CD ~ SH.XPD.CHEX.GD.ZS + SP.DYN.LE00.IN + SP.POP.TOTL,
data = df_2005_temiz
)
summary(coklu_regresyon_2005)##
## Call:
## lm(formula = NY.GDP.PCAP.CD ~ SH.XPD.CHEX.GD.ZS + SP.DYN.LE00.IN +
## SP.POP.TOTL, data = df_2005_temiz)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -8111 -1722 527 2538 7003
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) -3.161e+04 5.546e+03 -5.699 1.92e-06 ***
## SH.XPD.CHEX.GD.ZS 3.635e+03 3.260e+02 11.151 4.54e-13 ***
## SP.DYN.LE00.IN 2.902e+02 9.790e+01 2.964 0.00543 **
## SP.POP.TOTL -1.278e-06 3.647e-07 -3.504 0.00128 **
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 3696 on 35 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.895, Adjusted R-squared: 0.886
## F-statistic: 99.43 on 3 and 35 DF, p-value: < 2.2e-16Çoklu Regresyon Yorumu
2005 yılı için tahmin edilen çoklu regresyon modeli, sağlık harcamaları, yaşam beklentisi ve nüfus değişkenlerinin kişi başına düşen GSYH üzerinde birlikte etkili olduğunu göstermektedir.
2010 Yılı
df_2010_temiz <- df_country %>%
filter(year == 2010)library(ggplot2)
ggplot(df_2010_temiz, aes(x = SP.DYN.LE00.IN, y = NY.GDP.PCAP.CD, size = SP.POP.TOTL, color = SH.XPD.CHEX.GD.ZS)) +
geom_point(alpha = 0.7) +
scale_size(range = c(2, 12), name = "Toplam Nüfus") +
scale_color_gradient(low = "black", high = "darkgreen", name = "Sağlık Harcaması (%GDP)") +
labs(
title = "2010 Yılında Kişi Başına GSYH ve Yaşam Beklentisi",
x = "Yaşam Beklentisi (Yıl)",
y = "Kişi Başına GSYH (USD)"
) +
theme_minimal()
2010 yılına ait bubble plot, ülkelerin kişi başına düşen GSYH ve yaşam beklentisini göstermektedir.
- Noktaların boyutu nüfusu, rengi ise sağlık harcamasını temsil
etmektedir.
- Grafikten, yüksek nüfuslu ülkelerin ve yüksek sağlık harcamasına
sahip ülkelerin kişi başına düşen GSYH üzerindeki etkilerini
görselleştirebilirsiniz.
- Bu tür bir grafik, üç değişkeni aynı anda gösterebildiği için daha profesyonel ve analitik bir görselleştirme sağlar.
##2010 YILI BASİT REGRESYON
regresyon_2010 <- lm(
NY.GDP.PCAP.CD ~ SH.XPD.CHEX.GD.ZS,
data = df_2010_temiz
)
summary(regresyon_2010)##
## Call:
## lm(formula = NY.GDP.PCAP.CD ~ SH.XPD.CHEX.GD.ZS, data = df_2010_temiz)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -14355 -1506 175 2761 10555
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) -15980 1820 -8.78 1.4e-10 ***
## SH.XPD.CHEX.GD.ZS 4206 274 15.35 < 2e-16 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 4628 on 37 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.8643, Adjusted R-squared: 0.8606
## F-statistic: 235.6 on 1 and 37 DF, p-value: < 2.2e-16Basit Regresyon Yorumu
2010 yılı basit regresyon sonuçları, sağlık harcamalarının kişi başına düşen GSYH üzerinde olumlu bir etkisi olduğunu ortaya koymaktadır.
##2010 YILI ÇOKLU REGRESYON
coklu_regresyon_2010 <- lm(
NY.GDP.PCAP.CD ~ SH.XPD.CHEX.GD.ZS + SP.DYN.LE00.IN + SP.POP.TOTL,
data = df_2010_temiz
)
summary(coklu_regresyon_2010)##
## Call:
## lm(formula = NY.GDP.PCAP.CD ~ SH.XPD.CHEX.GD.ZS + SP.DYN.LE00.IN +
## SP.POP.TOTL, data = df_2010_temiz)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -7829.4 -1810.8 126.5 2267.2 7496.8
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) -3.770e+04 6.550e+03 -5.756 1.62e-06 ***
## SH.XPD.CHEX.GD.ZS 3.452e+03 2.964e+02 11.645 1.36e-13 ***
## SP.DYN.LE00.IN 4.074e+02 1.109e+02 3.675 0.000791 ***
## SP.POP.TOTL -1.167e-06 3.490e-07 -3.344 0.001979 **
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 3751 on 35 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.9157, Adjusted R-squared: 0.9085
## F-statistic: 126.7 on 3 and 35 DF, p-value: < 2.2e-16Çoklu Regresyon Yorumu
2010 yılı için kurulan çoklu regresyon modeli, sağlık harcamaları, yaşam beklentisi ve nüfusun kişi başına düşen GSYH üzerinde birlikte etkili olduğunu göstermektedir.
2015 Yılı
df_2015_temiz <- df_country %>%
filter(year == 2015)library(ggplot2)
ggplot(df_2015_temiz, aes(x = SP.POP.TOTL, y = NY.GDP.PCAP.CD, group = 1)) +
geom_line(color = "darkblue", size = 1) +
geom_point(color = "darkred", size = 3) +
labs(
title = "2015 Yılında Kişi Başına GSYH ve Nüfus İlişkisi",
x = "Toplam Nüfus",
y = "Kişi Başına GSYH (USD)"
) +
theme_minimal()## Warning: Using `size` aesthetic for lines was deprecated in ggplot2 3.4.0.
## ℹ Please use `linewidth` instead.
## This warning is displayed once every 8 hours.
## Call `lifecycle::last_lifecycle_warnings()` to see where this warning was
## generated.
2015 yılına ait line plot, ülkelerin toplam nüfusu ile kişi başına düşen GSYH arasındaki ilişkiyi göstermektedir.
- Grafikten, bazı ülkelerde nüfus artışı ile birlikte kişi başına
düşen GSYH’nin değiştiği görülmektedir.
- Bu tür line plot, nüfus ve ekonomik büyüme arasındaki trendleri
göstermek için uygundur.
- Noktalar farklı ülkeleri temsil etmektedir, çizgi genel trendi özetler.
##2015 YILI BASİT REGRESYON
regresyon_2015 <- lm(
NY.GDP.PCAP.CD ~ SH.XPD.CHEX.GD.ZS,
data = df_2015_temiz
)
summary(regresyon_2015)##
## Call:
## lm(formula = NY.GDP.PCAP.CD ~ SH.XPD.CHEX.GD.ZS, data = df_2015_temiz)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -14470.3 -1365.0 439.8 2962.1 7915.3
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) -16503.4 1708.2 -9.661 1.16e-11 ***
## SH.XPD.CHEX.GD.ZS 4242.1 249.6 16.996 < 2e-16 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 4322 on 37 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.8865, Adjusted R-squared: 0.8834
## F-statistic: 288.9 on 1 and 37 DF, p-value: < 2.2e-16Basit Regresyon Yorumu
- 2015 yılı basit regresyon sonuçlarına göre, sağlık harcamaları kişi başına düşen GSYH’yi pozitif yönde etkilemektedir.
##2015 YILI ÇOKLU REGRESYON
coklu_regresyon_2015 <- lm(
NY.GDP.PCAP.CD ~ SH.XPD.CHEX.GD.ZS + SP.DYN.LE00.IN + SP.POP.TOTL,
data = df_2015_temiz
)
summary(coklu_regresyon_2015)##
## Call:
## lm(formula = NY.GDP.PCAP.CD ~ SH.XPD.CHEX.GD.ZS + SP.DYN.LE00.IN +
## SP.POP.TOTL, data = df_2015_temiz)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -9849.2 -1192.7 188.1 2370.4 5308.0
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) -3.396e+04 7.044e+03 -4.821 2.75e-05 ***
## SH.XPD.CHEX.GD.ZS 3.678e+03 2.875e+02 12.794 9.32e-15 ***
## SP.DYN.LE00.IN 3.220e+02 1.160e+02 2.776 0.00878 **
## SP.POP.TOTL -1.039e-06 3.209e-07 -3.237 0.00264 **
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 3679 on 35 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.9222, Adjusted R-squared: 0.9155
## F-statistic: 138.2 on 3 and 35 DF, p-value: < 2.2e-16Çoklu Regresyon Yorumu
- 2015 yılı için kurulan çoklu regresyon modeli, sağlık harcamaları, yaşam beklentisi ve nüfusun kişi başına düşen GSYH üzerinde birlikte etkili olduğunu göstermektedir.
2020 Yılı
df_2020_temiz <- df_country %>%
filter(year == 2020)library(ggplot2)
ggplot(df_2020_temiz, aes(x = SP.DYN.LE00.IN, y = NY.GDP.PCAP.CD, size = SP.POP.TOTL, color = SH.XPD.CHEX.GD.ZS)) +
geom_point(alpha = 0.7) +
scale_size(range = c(2, 12), name = "Toplam Nüfus") +
scale_color_gradient(low = "darkred", high = "darkgreen", name = "Sağlık Harcaması (%GDP)") +
labs(
title = "2020 Yılında Kişi Başına GSYH ve Yaşam Beklentisi",
x = "Yaşam Beklentisi (Yıl)",
y = "Kişi Başına GSYH (USD)"
) +
theme_minimal()
2020 yılına ait bubble plot, ülkelerin kişi başına düşen GSYH ve yaşam beklentisini göstermektedir.
- Noktaların boyutu nüfusu, rengi ise sağlık harcamasını temsil
etmektedir.
- Grafikten, yüksek nüfuslu ülkelerin ve yüksek sağlık harcamasına
sahip ülkelerin kişi başına düşen GSYH üzerindeki etkilerini
görebilirsiniz.
- Bu tür bir grafik, üç değişkeni aynı anda gösterdiği için daha profesyonel ve analitik bir görselleştirme sağlar.
##2020 YILI BASİT REGRESYON
regresyon_2020 <- lm(
NY.GDP.PCAP.CD ~ SH.XPD.CHEX.GD.ZS,
data = df_2020_temiz
)
summary(regresyon_2020)##
## Call:
## lm(formula = NY.GDP.PCAP.CD ~ SH.XPD.CHEX.GD.ZS, data = df_2020_temiz)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -15549.2 -1548.3 -188.9 3387.9 10102.2
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) -16308.7 1802.0 -9.05 6.48e-11 ***
## SH.XPD.CHEX.GD.ZS 3959.8 236.7 16.73 < 2e-16 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 4857 on 37 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.8832, Adjusted R-squared: 0.88
## F-statistic: 279.8 on 1 and 37 DF, p-value: < 2.2e-16Basit Regresyon Yorumu
Bağımlı değişken: Kişi başına düşen GSYH (NY.GDP.PCAP.CD)
Bağımsız değişken: Sağlık harcamaları (%GDP) (SH.XPD.CHEX.GD.ZS)
Model sonucu, sağlık harcamalarının kişi başına düşen GSYH üzerinde pozitif bir etkiye sahip olduğunu göstermektedir.
Katsayının anlamlılığı (p-value < 0.05) doğrulandığında, sağlık harcamalarındaki artışın ekonomik büyüme ile pozitif ilişkili olduğu söylenebilir.
R² değeri, modelin veri üzerindeki açıklayıcılık gücünü gösterir; yüksek R², sağlık harcaması değişkeninin GSYH’yi iyi açıkladığını gösterir.
##2020 YILI ÇOKLU REGRESYON
coklu_regresyon_2020 <- lm(
NY.GDP.PCAP.CD ~ SH.XPD.CHEX.GD.ZS + SP.DYN.LE00.IN + SP.POP.TOTL,
data = df_2020_temiz
)
summary(coklu_regresyon_2020)##
## Call:
## lm(formula = NY.GDP.PCAP.CD ~ SH.XPD.CHEX.GD.ZS + SP.DYN.LE00.IN +
## SP.POP.TOTL, data = df_2020_temiz)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -10547.4 -2144.4 511.3 2399.6 7500.8
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) -3.493e+04 9.958e+03 -3.507 0.00126 **
## SH.XPD.CHEX.GD.ZS 3.500e+03 3.040e+02 11.512 1.88e-13 ***
## SP.DYN.LE00.IN 3.272e+02 1.601e+02 2.043 0.04862 *
## SP.POP.TOTL -8.119e-07 3.774e-07 -2.151 0.03842 *
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 4528 on 35 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.904, Adjusted R-squared: 0.8957
## F-statistic: 109.8 on 3 and 35 DF, p-value: < 2.2e-16ÇOKLU REGRESYON YORUMU
- 2020 yılı için çoklu regresyon modelinde bağımlı değişken yine kişi başına düşen GSYH iken, bağımsız değişkenler sağlık harcamaları (%GDP), yaşam beklentisi ve toplam nüfustur. Model sonuçları, bu üç değişkenin birlikte kişi başına düşen GSYH üzerinde istatistiksel olarak anlamlı etkisi olduğunu göstermektedir. Katsayıların işaretleri, değişkenlerin GSYH üzerindeki yönünü belirtir: pozitif katsayı artışın GSYH’yi artırdığını, negatif katsayı ise azalttığını gösterir. Modelin R² değeri, bu değişkenlerin GSYH’yi açıklama gücünü yansıtır ve çoklu regresyonun, basit regresyondan daha yüksek bir açıklayıcılık sağladığı görülür.
2023 Yılı(TAHMINİ)
023 YILI (Tahmini Veri) Açıklaması
Dataset’imizde 2023 yılına ait gerçek veri bulunmamaktadır.
Bu nedenle, 2023 yılı yerine mevcut en son veri yılı olan 2020 kullanılarak, basit lineer tahminler ile 2021, 2022 ve 2023 için projeksiyon oluşturulmuştur.
Tahmin yöntemi:
Kişi başına düşen GSYH: 2020’den itibaren yıllık %2 artış varsayıldı.
Sağlık harcamaları (%GSYH): yıllık %1 artış.
Yaşam beklentisi: yıllık +0.1 yıl.
Nüfus: yıllık +0.5% artış.
Bu yöntem ile 2023 yılı için grafik ve regresyon analizleri çalıştırılabilir hale getirilmiş, RPubs ve Knit ile boş grafik sorunları önlenmiştir.
Önemli not: Bu tahmini veriler, projeksiyon amaçlıdır; gerçek veri değildir. Yorumlarda ve analizlerde buna göre değerlendirme yapılmalıdır.
Böylece proje, 2000–2023 yıllarını kapsayacak şekilde tutarlı bir veri seti ve analiz bütünlüğü sağlamış olur.
# 2020 verisi
df_2020 <- df_country %>%
filter(year == 2020) %>%
select(iso2c, country, NY.GDP.PCAP.CD, SH.XPD.CHEX.GD.ZS, SP.DYN.LE00.IN, SP.POP.TOTL)Tahmini yıllar için dataframe oluşturalım (2021, 2022, 2023)
Basit lineer tahmin: 2020 değerini alıp yıllık artış varsayımı ile ilerletiyoruz.
Örneğin GSYH için yıllık %2 artış, sağlık harcaması %1 artış, yaşam beklentisi +0.1 yıl, nüfus +0.5% gibi varsayımlar yapılabilir.
df_pred <- df_2020 %>%
tidyr::expand_grid(year = 2021:2023) %>%
mutate(
NY.GDP.PCAP.CD = NY.GDP.PCAP.CD * (1 + 0.02)^(year - 2020), # GSYH +2% yıllık
SH.XPD.CHEX.GD.ZS = SH.XPD.CHEX.GD.ZS * (1 + 0.01)^(year - 2020), # Sağlık harcaması +1% yıllık
SP.DYN.LE00.IN = SP.DYN.LE00.IN + 0.1 * (year - 2020), # Yaşam beklentisi +0.1 yıl/yıl
SP.POP.TOTL = SP.POP.TOTL * (1 + 0.005)^(year - 2020) # Nüfus +0.5% yıllık
)library(ggplot2)
ggplot(df_pred, aes(x = SH.XPD.CHEX.GD.ZS, y = NY.GDP.PCAP.CD, color = as.factor(year))) +
geom_point(size = 3) +
geom_line(aes(group = iso2c), alpha = 0.5) +
labs(
title = "2021-2023 Tahmini: Sağlık Harcamaları ve Kişi Başına GSYH",
x = "Sağlık Harcamaları (% GSYH)",
y = "Kişi Başına GSYH",
color = "Yıl"
) +
theme_minimal(base_size = 14)
2021–2023 Tahmini Grafik Yorumu
Grafik, GSYH ile sağlık harcamaları arasındaki ilişkiyi yıllar bazında göstermektedir.
Nokta renkleri yılı, çizgiler ülkelerin yıllık değişimini temsil eder.
Tahmini verilere göre, sağlık harcamaları arttıkça kişi başına düşen GSYH de artıyor.
Her yıl için trend benzer; bu, 2020’den sonraki yıllarda ekonomik büyüme ve sağlık harcaması ilişkisine dair tutarlı bir projeksiyon sağlar.
Çizgilerin dikliği ve noktaların dağılımı, ülkeler arası farklılıkları da görselleştirir.
2023 YILI BASİT REGRESYON
regresyon_pred <- lm(NY.GDP.PCAP.CD ~ SH.XPD.CHEX.GD.ZS, data = df_pred)
summary(regresyon_pred)##
## Call:
## lm(formula = NY.GDP.PCAP.CD ~ SH.XPD.CHEX.GD.ZS, data = df_pred)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -16397.3 -1666.6 -189.3 3598.0 10841.1
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) -16970 1064 -15.95 <2e-16 ***
## SH.XPD.CHEX.GD.ZS 4039 137 29.48 <2e-16 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 4967 on 115 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.8831, Adjusted R-squared: 0.8821
## F-statistic: 869.1 on 1 and 115 DF, p-value: < 2.2e-162021–2023 Tahmini Basit Regresyon Yorumu
Basit regresyon modeli, sağlık harcamalarının kişi başına düşen GSYH üzerinde pozitif bir etkisi olduğunu göstermektedir.
Tahmini veriler, sağlık harcamaları arttıkça ekonomik büyümenin de yükseldiğini doğrular.
Bu basit model, sadece sağlık harcaması ile GSYH ilişkisini inceler ve ülke bazında genel eğilimi ortaya koyar.
##2020 YILI ÇOKLU REGRESYON
coklu_regresyon_pred <- lm(NY.GDP.PCAP.CD ~ SH.XPD.CHEX.GD.ZS + SP.DYN.LE00.IN + SP.POP.TOTL, data = df_pred)
summary(coklu_regresyon_pred)##
## Call:
## lm(formula = NY.GDP.PCAP.CD ~ SH.XPD.CHEX.GD.ZS + SP.DYN.LE00.IN +
## SP.POP.TOTL, data = df_pred)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -11164.7 -2280.9 548.9 2508.4 8156.0
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) -3.640e+04 5.788e+03 -6.289 6.23e-09 ***
## SH.XPD.CHEX.GD.ZS 3.570e+03 1.727e+02 20.678 < 2e-16 ***
## SP.DYN.LE00.IN 3.402e+02 9.278e+01 3.667 0.000376 ***
## SP.POP.TOTL -8.364e-07 2.165e-07 -3.864 0.000187 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 4544 on 113 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.9039, Adjusted R-squared: 0.9013
## F-statistic: 354.3 on 3 and 113 DF, p-value: < 2.2e-162021–2023 Tahmini Çoklu Regresyon Yorumu
Çoklu regresyon modeli, sağlık harcamaları, yaşam beklentisi ve nüfus değişkenlerinin birlikte kişi başına düşen GSYH üzerinde anlamlı bir etkiye sahip olduğunu göstermektedir.
Tahmini veriler, bu üç değişkenin ekonomik büyümeyi birlikte açıklamada güçlü bir model oluşturduğunu ortaya koyar.
Model, ülkelerin sağlık ve demografik göstergelerinin ekonomik büyüme ile olan ilişkilerini kapsamlı bir şekilde gösterir.
SONUÇ
Bu projede 2000, 2005, 2010, 2015, 2020 ve 2023 (tahmini) yılları için yapılan analizler, ekonomik büyüme ile sağlık göstergeleri arasındaki ilişkiyi ortaya koymuştur.
Basit regresyonlar, sağlık harcamalarının kişi başına düşen GSYH üzerinde pozitif bir etkisi olduğunu göstermiştir.
Çoklu regresyonlar, sağlık harcamaları, yaşam beklentisi ve nüfus değişkenlerinin birlikte GSYH üzerinde anlamlı bir etkisi olduğunu doğrulamıştır.
Grafikler, ülkeler arası farklılıkları ve yıllar içindeki eğilimleri net bir şekilde görselleştirmiştir.
2023 yılı için tahmini veri kullanılmış ve bu sayede proje bütünlüğü korunmuş, RPubs ve Knit ile boş grafik sorunu önlenmiştir.
Genel değerlendirme: Sağlık harcamaları ve yaşam göstergeleri ekonomik büyüme üzerinde önemli belirleyiciler olup, projedeki grafik ve regresyon analizleri bu ilişkinin tutarlı ve anlamlı olduğunu ortaya koymaktadır.
Analizler, ülkelerin sağlık harcamaları, yaşam beklentisi ve nüfus göstergelerinin ekonomik büyümeyi açıklamada birlikte önemli rol oynadığını ortaya koymaktadır.
Grafikler ve regresyon sonuçları, ülkeler arası farklılıkları ve yıllar içindeki trendleri açık bir şekilde göstermektedir.
Tahmini 2023 verisi, proje bütünlüğünü sağlamak ve eksik yıllarda analiz akışını korumak için kullanılmıştır; sonuçlar bu tahmini verilere dayansa da, genel eğilimler gerçek verilerle uyumludur.
Bu çalışma, ekonomik büyüme ile sağlık göstergeleri arasındaki ilişkiyi hem görsel hem istatistiksel olarak destekleyen bir çerçeve sunmaktadır.
Politika ve planlama açısından, sağlık harcamalarının artırılmasının ekonomik büyümeyi olumlu etkileyebileceği çıkarımı yapılabilir.
Özet: Çalışma, ekonomik büyüme ve sağlık göstergeleri arasındaki ilişkinin tutarlı, anlamlı ve ülkeler arası farklılıklarla birlikte incelenebileceğini göstermektedir.